(一) 面阵CCD原理及驱动实验
【实验目的】
1. 掌握隔列转移型面阵CCD的基本工作原理;
2. 掌握面阵CCD各路驱动脉冲波形及其所涉及部分的功能;
3. 掌握面阵CCD输出掌握面阵CCD实验仪的基本操作和各个部件的功能; 4. 的视频信号与PAL电视制式的关系。
二、实验仪器
1. 带宽50MHz以上双踪迹(或四踪迹)同步示波器一台; 2. YHACCD-Ⅲ型彩色面阵CCD多功能实验仪一台。
三、实验内容
1. 仔细阅读附录中所叙述的“YHACCD-Ⅲ型彩色面阵CCD多功能实验仪使用手
册”,并对照实验仪实物进行学习,尤其注意各个开关、测量插孔、连接线的功能,找到内置面阵CCD摄像机与外置面阵CCD摄像机,及其转换开关。
2. 面阵CCD的垂直与水平驱动脉冲的驱动波形、频率、周期、相位的测量方法; 3. 面阵CCD行、场自扫描电视制式的测量; 4. 视频输出信号的测量。 四、数据记录及处理 1.内部控制脉冲SH:
图1-1 SH脉冲波形图 2.ΦV1、ΦV2、ΦV3、ΦV4脉冲波形图
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图1-2 ΦV1脉冲波形图 图1-3 ΦV2脉冲波形图
图1-4 ΦV3脉冲波形图 图1-5 ΦV4脉冲波形图
3.用CH1探头测量ΦV1脉冲,用CH2探头分别测量ΦV2、ΦV3、ΦV4脉冲,画出这四个脉冲的波形图。通过实测波形图测出它们的频率、周期与它们之间的相位关系;
图1-6 ΦV1和 ΦV2脉冲波形图 图1-7 ΦV1和ΦV3 脉冲波形图
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图1-8 ΦV1和 ΦV4脉冲波形图
4.用CH1 、CH2(幅度选为2.0V,扫描时间间隔为100nS档)探头分别测量ΦH1、ΦH2
脉冲。比较二者的相位关系,分析信号电荷包沿水平方向转移的过程与原理;
图1-9 ΦH1和 ΦH2脉冲波形图
(二) 面阵CCD尺寸测量实验
一、实验目的
1. 用面阵CCD摄像头与图像数据采集系统测量实际物体外形尺寸是CCD最广泛应用的领域,在尺寸测量应用中存在着许多实际问题。如何将这些实际问题分解成一个个的分立问题是学习和掌握该方法的关键。本实验采用标准几何图形代替实际被测物,可以将一些不必要的问题排除在外,突出主要问题; 2. 通过对标准图形的点、线、面的测量过程掌握应用面阵CCD进行尺寸测量的方法; 3. 通过对标准图形的点、线、面的测量过程掌握应用面阵CCD进行尺寸测量,掌握测量范围、精度和测量时间等问题。 二、实验设备
1. 带有USB2.0输入端口的计算机(或GDS-Ⅱ光电综合实验平台),推荐使用WIN2000
以上操作系统,使用1024×768分辨率,24或32位真彩显示; 2. YHACCD-Ⅲ型彩色面阵CCD多功能实验仪一台。
三、数据记录及处理
1、关于点数据的测量 2、关于三角形数据的测
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图2-1 圆的水平测量图 图2-2 三角形的水平测量图
3、关于矩形数据的测量
图2-3 矩形的水平测量图 图2-4 矩形的垂直测量图
(三) 面阵CCD用于颜色识别
一、实验目的与意义
学习利用彩色面阵CCD进行彩色图像的分解与合成,用此种方法对颜色信息进行识别和图像处理是本节实验的主要目的。另外,通过实验也能对R、G、B色品坐标与三基色色彩方程有进一步的认识。
利用彩色面阵CCD可以将复杂的色彩图像分解为三原色单色图像,利用分解的单色图像进行颜色信息的识别。例如,若想从红小豆堆里分辨出如绿豆、黑豆、花小豆、砂石等杂质,可以将被测小豆经彩色面阵CCD摄取并采集的彩色图像分解成R、G、B三幅单色图像,用计算机软件分析这3幅单色图像的输出幅度,若G、B图像的输出幅度超过某阈值,则表明其为杂质。可以用电磁气阀将其吹出,实现除去杂质的目的。在彩色印刷过程中常采用顺序印刷单色图像的方法,在印每种颜色时都要检测其质量。因此,用彩色面阵CCD进
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行彩色图像分解出的单色图像进行色品分析是保证彩色印刷质量的关键。
将三原色单色图像合成为一幅图像,该幅图像为真彩色图像。若对一色、二色或三色单色图像进行对比度、白电平等参数的调整,结果会使合成的彩色图像的颜色、饱和度、色度等色品参数发生变化,即彩色图像被处理。通过彩色图像的处理能提高原图像的质量。
二、实验仪器
① 带有USB2.0输入端口的计算机(或GDS-Ⅱ电综合实验平台),推荐使用WIN2000以上操作系统,使用1024×768分辨率,24或32位真彩显示; ② YHACCD-Ⅲ型彩色面阵CCD多功能实验仪一台。
三、实验内容及步骤
1、实验内容
1)利用彩色面阵CCD摄像机进行彩色图像分解; 2)利用分解出的单色彩色图像进行颜色信息的分辨;
3)利用彩色面阵CCD摄像机与计算机图像数字采集系统进行简单的彩色图像处理。
四、数据记录及处理
1. 基本彩色图像的分解
图3-1 红色通道下的采集图像
图3-2 蓝色通道下的采集图像 图3-3 绿色通道下的采集图像
2. 用单色彩色图像分离杂质
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图3-4蓝色通道下的红豆图像 图3-5红色通道下的红豆图像
图3-6绿色通道下的红豆图像 图3-7 调整后的图像 红豆位于左上角第一颗
五、思考题
单色图像数据采集方法还能应用在哪些方面? 答:应用于嵌入式系统图像信息采集等等。
(四) 图像信息的点运算实验
一、实验目的与意义
通过对实时采集的数字图像进行几种简单的处理所获得的实际效果会引起对应用数字图像处理技术的兴趣。数字图像处理技术的内容非常丰富(如图像的增强、图像压缩、图像还原、图像的相关识别等等),处理方法也很多。它牵涉到许多数学变换问题(如图像的傅立叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换、哈得玛变换、斯拉特变换等)(详细内容请参见《光电图像处理》)。这样复杂的技术问题不可能用一个实验解决,但是为增强学生对数字图像处理技术的认识,引起学生深入学习的兴趣,实现掌握数字图像处理技术的目的。为此,采用循序渐进、由浅入深的学习方法,安排一些简单的数字图像处理实验内容。 实验将从图像图形处理技术的基础处理方法——点运算开始,逐步地学习数字图形图像
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处理技术。
二、实验仪器
① 带有USB2.0输入端口的计算机(或GDS-Ⅱ光电综合实验平台),推荐使用WIN2000以上操作系统,使用1024×768分辨率,24或32位真彩显示;
② YHACCD-Ⅲ型彩色面阵CCD多功能实验仪一台。
三、实验内容及步骤
1)定义
对于一幅输入图像,将产生一幅输出图像,输出图像的每个像素点的灰度值由输入图像的像素点决定。点运算由灰度变换函数(gray-scale transformation, GST)决定。
Bx,yfAx,y
2)点运算的种类
(1) 灰度直方图; (2) 灰度的线性变换; (3) 灰度的阈值变换; (4) 灰度拉伸变换; (5) 灰度均衡变换; 四.数据记录与处理
图4-1 直方变换图 4-2 反色后图像 由图可以看出反色后的图像颜色变浅了。
图4-3 线性变换图(变换函数的斜率为2,截距-128) 图4-4 窗口变换图
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图4-5 二值化图 图4-6 灰度拉伸图
图4-7 灰度均衡图
五、思考题
1.面阵CCD数字图像处理—点运算软件总共包括了哪些点运算算法?它们对图像处理的贡献如何?
答:“直方图”,“图像反色”,“线性变换”,“图像二值化”、“窗口变换”、“灰度拉伸”、“灰度均衡”等;
(五) 图像的几何变换实验
一、实验目的与意义
本节实验将继续学习图像图形处理技术的基础处理方法——几何变换。
二、实验仪器
① 带有USB2.0输入端口的计算机(或GDS-Ⅱ光电综合实验平台),推荐使用WIN2000以上操作系统,使用1024×768分辨率,24或32位真彩显示;
② YHACCD-Ⅲ型彩色面阵CCD多功能实验仪一台。
三、实验内容及步骤
1、基本理论 关键词:几何变换
我们先介绍图像的几何变换,它包括图像的平移,旋转,镜像变换,转置,缩放等。如果你熟悉矩阵运算,实现这些变换是非常容易的。
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1)图像的平移; 2)图像的旋转; 3)图像的镜像; 4)图像的缩放;
四、数据记录与处理
图5-1 几何变换(直方图) 图5-3 垂直翻转后的图
图5-5 缩放后的图像(参数0.5) 【思考题】
图5-2 平移后的图像(平移参数100)
图5-4 水平翻转后的图
图5-6 旋转后的图像(参数60)9
面阵CCD数字图像处理—几何变换软件中共包括了哪些几何变换算法? 答:它包括图像的平移,旋转,镜像变换,转置,缩放等。
(六) 图像的增强与清晰处理实验
一、实验目的与意义
图像的增强与清晰处理实验亦为学习图像图形处理技术的基础实验。
二、实验设备
① 带有USB2.0输入端口的计算机(或GDS-Ⅱ光电综合实验平台),推荐使用WIN2000以上操作系统,使用1024×768分辨率,24或32位真彩显示;
② YHACCD-Ⅲ型彩色面阵CCD多功能实验仪一台。
三、实验内容
基本理论
一般情况下,各类图像系统中图像的传送和转换(如成像、复制、扫描、传输以及显示等)总要造成图像的某些降质。例如:在摄像时,光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊;在传输过程中,由于噪声污染,图像质量会有所下降。对这些降质图像的改善处理。方法有两类:一类是不考虑图像降质的原因,只将图像中感兴趣的特征有选择的突出,而衰减其次要信息;另一类是针对图像降质的原因,设法补偿降质因素,从而使改善后的图像尽可能的逼近原始图像。第一类方法能提高图像的可读性,改善后的图像不一定逼近原始图像,如改善后的图像可能会突出目标的轮廓,衰减各种噪声等,将黑白图像转换成彩色图像等。这类方法通常称为图像增强技术。第二类方法能提高图像质量的逼真度,—般称为图像复原技术。
图像的增强技术通常又有两类方法,空间域法和频率域法。 空间域法主要是在空间域中对图像像素灰度值进行运算处理。例如,将包含某点的一个小区域内的各点灰度值进行平均计算,用所得的平均值来代替该点的灰度值,这就是通常所说的平滑处理。空间域法的图像增强技术用下式描述:
(7-1)
式中g (x , y)为处理后的图像,f(x,y)表示处理前的图像,h(x,y)为空间运算函数。
图像增强的频率域法是在图像的某种变换域中(通常是频率域中)对图像的变换值进行某种运算处理,然后再变换回空间域。例如,先对图像进行傅立叶变换,再对图像的频谱进行某种修正(如滤波等),最后将修正后的图像进行傅立叶反变换,返回空间域,得到原始图像。显然它是间接处理方法,可以用如图7-1所示的过程描述。
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(7-2)
式中ℜ{}表示某种领域正变换,ℜ−1{}表示该频域变换的反变换。F(μ,ν)为原始图像f(x,y)结果频域正变换的结果,H(μ,ν)为领域中的修正函数,G(μ, ν )是修正后的结果,g (x , y)是G(μ,ν)反变换的结果,即增强后的图像。
1)图像的平滑; 2)中值滤波; 3)图像的锐化:(1)梯度锐化;(2)拉普拉斯锐化 四.数据记录与处理
图6-1 梯度锐化后的图像(阈值为10) 图6-2 滤波处理后的图(3X1中值滤波)
图6-3 平滑后的图像 图6-4 拉普拉斯锐化后的图像 五、思考题
面阵CCD数字图像处理—图像增强处理软件中共包括了哪些处理算法?它们分别对图像进行了怎样的处理,各有什么特点?
答:图像的增强技术通常又有两类方法,空间域法和频率域法。 空间域法主要是在空间域中对图像像素灰度值进行运算处理。
图像增强的频率域法是在图像的某种变换域中(通常是频率域中)对图像的变换值进行某种运算处理,然后再变换回空间域。
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(七) 图像的边缘检测与轮廓信息处理
一、实验目的与意义
图像的边缘检测与轮廓信息处理实验在图像尺寸检测应用中起着举足轻重的作用。该实验将为工业机器人视觉、非接触二维尺寸测量、图像图形分析等的基础。
二、实验仪器
① 带有USB2.0输入端口的计算机(或GDS-Ⅱ光电综合实验平台),推荐使用WIN2000以上操作系统,使用1024×768分辨率,24或32位真彩显示;
② YHACCD-Ⅲ型彩色面阵CCD多功能实验仪一台。
三、实验内容
1、基础理论 1)基本概念
利用计算机进行图像处理有两个目的,一是产生更适合人观察和识别的图像;二是希望能由计算机自动识别和理解图像。无论哪个目的,图像处理中的关键是对包含有大量景物信息的图像进行分解。分解的最终结果是图像被分解成一些具有某种特征的最小成分,称为图像的基元。相对于整幅图像来说,这种基元更容易被快速处理。
图像的特征指图像场中可用作为标志的属性。它可以分为图像的统计特征和图像的视觉特征等两类。图像的统计特征是指一些人为定义的特征,通过变换才能得到。如图像的直方图、频谱等等;图像的视觉特征指人的视觉可直接感受到的自然特征,如区域的亮度、纹理或轮廓等。利用这两类特征把图像分解成一系列有意义的目标或区域的过程称为图像的分割。
图像的边缘是图像的最基本特征。所谓边缘(或边沿)是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间;基元与基元之间。因此,它是图像分割所依赖的重要特征。在本节实验中,我们将介绍图像边缘的检测和提取技术。
物体的边缘是由灰度不连续性所反映的。经典的边缘提取方法是考察图像的每个像素在某个邻域内灰度的变化,利用边缘邻近的一阶或二阶方向导数找出相应的变化规律提取出边缘,再用简单的方法检测边缘,以便达到某种目的。例如图像自动检测的目的。这种方法称为边缘检测局部算子法。
边缘的种类也可以分为两种,一种称为阶跃性边缘,它两边的像素的灰度值有着显著的差别;另一种称为屋顶状边缘,它位于灰度值从增加到减少的变化转折点。对于阶跃性边缘,二阶方向导数在边缘处呈零交叉;而对于屋顶状边缘,二阶方向导数在边缘处取极值。如果一个像素落在图像中某一个物体的边界上,那么它的邻域将成为一个灰度级的变化带。对这种变化最有用的两个特征是灰度的变化率和方向,它们分别以梯度向量的幅度和方向来表示。
边缘检测算子检查每个像素的邻域并对灰度变化率进行量化,也包括方向的确定。大多
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数使用基于方向导数掩模求卷积的方法。
2)内容介绍
(1)Roberts边缘检测算子 (2)Sobel 边缘算子 (3)Prewitt 边缘算子 (4)Krisch 边缘算子 (5)高斯—拉普拉斯算子 (6)轮廓提取 四.数据记录与处理
图7-1Robert算子处理后的图
图7-2二值化处理后的图(参数值25) 图7-3 轮廓提取图像 五、思考题
在此实验中所介绍的边缘检测算子都有哪些?它们各自的特点是什么? 答:(1)Roberts边缘检测算子,(2)Sobel 边缘算子,(3)Prewitt 边缘算子,(4)Krisch 边缘算子,(5)高斯—拉普拉斯算子;
Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子。 Sobel 边缘算子:运算结果是一幅边缘幅度图像;
Prewitt算子也产生了一幅边缘幅度图像。
Kirsch边缘算子:图像中的每个点都用8个掩模进行卷积,每个掩模都对某个特定边缘方向作出最大响应,所有8个方向中的最大值都作为边缘幅度图像的输出。
拉普拉斯算子是对二维函数进行运算的二阶导数算子。
(八) 典型图像分析方法实验
一、实验目的与意义
通过对实时采集的数字图像进行几种简单的处理方法所获得的实际效果,引起对应用广
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泛的数字图像处理技术的兴趣。数字图像处理技术的内容非常丰富,如图像的增强、图像压缩、图像还原、图像识别等等;处理方法也很多,涉及到许多数学变换问题,如图像的傅立叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换、哈得玛变换、斯拉特变换等(详细内容请参见《光电图像处理》书)。本实验由浅入深的安排了一些简单的数字图像处理内容,以便使学生入门。本节实验将从图像分析开始,让大家逐步在实践中了解数字图像处理在实际问题中的应用。
二、实验仪器
① 带有USB2.0输入端口的计算机(或GDS-Ⅱ光电综合实验平台),推荐使用WIN2000以上操作系统,使用1024×768分辨率,24或32位真彩显示; ② YHACCD-Ⅲ型彩色面阵CCD多功能实验仪一台。
三、实验内容
1)阈值分割 2) 投影检测 3)差影检测
四、数据记录与处理
图8-1 预处理图像(平滑)
图8-2 图像二值化 图8-3水平投影图像
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图8-4垂直投影图像 图8--5差影图像 五、思考题
本实验典型图像分析中共有哪几个图像分析的算法?说出“投影检测”和“差影检测”的原理是什么?
答:阈值分割;投影检测;差影检测;
“投影检测”的原理:像素的灰度都相差不多,而且与其他区域的灰度值有较大差别。如果我们选取合适的阈值,并做滤波处理,便将该图像进行二值化处理,得到图像可以把金属棒突出显示出来。
“差影检测”的原理:所谓差影检测法实际上是图像的相减运算(又称减影技术),是指把同一景物在不同时间拍摄的图像或同一景物在不同波段拍摄的图像相减的处理方法。
实验总结:通过做本实验了解了CCD 图像传感器灵敏度高和低光照成像质量好的优点
及其先关的应用如:图像的增强与清晰、颜色识别等。并学会了对图像进行处理如:图像旋转、图像缩放、图像翻转等。
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